产品库

基于重力视角坐标恢复世界定位的人体运动

GVHMR是一种创新的人体运动恢复技术，它通过重力视角坐标系统来解决从单目视频中恢复世界定位的人体运动的问题。该技术能够减少学习图像-姿态映射的歧义，并且避免了自回归方法中连续图像的累积误差。GVHMR在野外基准测试中表现出色，不仅在准确性和速度上超越了现有的最先进技术，而且其训练过程和模型权重对公众开放，具有很高的科研和实用价值。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。

3D人体姿态估计技术

AvatarPose是一种用于从稀疏多视角视频中估计多个紧密互动人的3D姿态和形状的方法。该技术通过重建每个人的个性化隐式神经化身，并将其作为先验，通过颜色和轮廓渲染损失来细化姿态，显著提高了在紧密互动中估计3D姿态的鲁棒性和精确度。

4D重建模型，快速生成动画对象

L4GM是一个4D大型重建模型，能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集，包含多视图视频，这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画，从48个视角渲染，生成了12M个视频，总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建，该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示，然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外，L4GM还添加了时间自注意力层，以帮助学习时间上的一致性，并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。

一种用于跨领域视频帧中对象匹配的通用模型。

MASA是一个用于视频帧中对象匹配的先进模型，它能够处理复杂场景中的多目标跟踪（MOT）。MASA不依赖于特定领域的标注视频数据集，而是通过Segment Anything Model（SAM）丰富的对象分割，学习实例级别的对应关系。MASA设计了一个通用适配器，可以与基础的分割或检测模型配合使用，实现零样本跟踪能力，即使在复杂领域中也能表现出色。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

为角色动画提供直观且价格合理的动作捕捉工具。

Rokoko是一款基于传感器的动作捕捉系统，为3D数字创作者提供高质量的身体、手指和面部动画解决方案。它具有直观易用的界面和负担得起的价格，可帮助用户轻松实现逼真的角色动画。

智能视频对象分割技术

SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。

为开源世界构建高质量视频数据集的计划

Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在为开源社区提供高质量的视频数据集。该项目已经爬取并处理了40258个来自开源网站的高质量视频,涵盖了60%的横屏视频。同时还提供了自动生成的密集字幕,供机器学习等应用使用。该项目免费开源,欢迎大家共同参与和支持。

学习网络中的三维动物

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

机器人图像渲染的新发展

Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。

借助 AutoML Vision 从图像中发掘有价值的信息、利用预训练的 Vision API 模型，或使用 Vertex AI Vision 创建计算机视觉应用

Vision AI 提供了三种计算机视觉产品，包括 Vertex AI Vision、自定义机器学习模型和 Vision API。您可以使用这些产品从图像中提取有价值的信息，进行图像分类和搜索，并创建各种计算机视觉应用。Vision AI 提供简单易用的界面和功能强大的预训练模型，满足不同用户需求。

洞察管理平台

Manot洞察管理平台通过准确定位改进计算机视觉模型的表现。它为产品经理和工程师提供了可操作的见解,以便他们能够确定计算机视觉模型失败的原因。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

AI研究论文记忆助手

PaperClip是AI研究者的第二大脑，用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的回顾和记忆。它可以帮助您记忆来自机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的详细信息，包括重要发现和论文细节。您可以从任何地方记忆，无论是AI研究论文、机器学习博客文章还是新闻报道。PaperClip的AI在本地运行，不会向任何服务器发送数据。它可以将您的记忆保存在本地，并提供简单的搜索功能，让您随时找回重要发现。PaperClip支持离线搜索，即使没有互联网连接也可以进行搜索。您还可以随时清理您的数据，一键重置保存的信息。PaperClip以Svelte和Hugo Duprez为基础开发。

开源数据标注工具

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型，包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用，适用于个人和团队使用。

利用AI优化订阅收入，减少客户流失。

FlyCode是一款基于机器学习和人工智能技术的应用，旨在通过智能支付重试和优化支付流程来最大化订阅收入并减少客户流失。它为不同规模的品牌提供企业级的收入恢复服务，利用成千上万的数据点来确保尽可能高的恢复率。此外，FlyCode通过与客户电子邮件同步的智能逻辑来改善客户体验，确保在最佳时间和日期发送恢复电子邮件，提高打开率。这些电子邮件是事务性的且可定制的。

AI领域的专业课程和资源平台

DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台，专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作，DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性，帮助学习者在AI领域建立坚实的基础，并推动他们的职业发展。

Excel中的Copilot，释放数据驱动的决策力。

Copilot in Excel是微软推出的一款集成在Excel中的智能助手，它通过自然语言处理和机器学习技术，帮助用户更高效地分析和理解数据。Copilot in Excel的主要优点包括简化数据格式化、自动化重复性任务、提供公式建议、执行条件格式化、进行数据分析和可视化等。它支持Python编程语言，使得用户无需具备专业的编程技能，也能进行高级数据分析。Copilot in Excel的推出，标志着数据分析和决策支持工具的重大进步，它将数据分析的门槛降低，使得更多非技术背景的用户也能轻松地从数据中获取洞见。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

高效能的指令式微调AI模型

Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型，支持多种语言，并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景，如自然语言处理、机器学习等领域。

开源的高性能语言模型，支持多端应用。

Qwen2.5系列语言模型是一系列开源的decoder-only稠密模型，参数规模从0.5B到72B不等，旨在满足不同产品对模型规模的需求。这些模型在自然语言理解、代码生成、数学推理等多个领域表现出色，特别适合需要高性能语言处理能力的应用场景。Qwen2.5系列模型的发布，标志着在大型语言模型领域的一次重要进步，为开发者和研究者提供了强大的工具。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

加速人类科学发现的人工智能

xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导，他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法，包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作，将我们的技术带给超过5亿X应用用户。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

为机器人提供虚拟模拟和评估的先进世界模型。

1X 世界模型是一种机器学习程序，能够模拟世界如何响应机器人的行为。它基于视频生成和自动驾驶汽车世界模型的技术进步，为机器人提供了一个虚拟模拟器，能够预测未来的场景并评估机器人策略。这个模型不仅能够处理复杂的对象交互，如刚体、掉落物体的影响、部分可观察性、可变形物体和铰接物体，还能够在不断变化的环境中进行评估，这对于机器人技术的发展至关重要。

首个多模态 Mistral 模型，支持图像和文本的混合任务处理。

Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型，它能够理解自然图像和文档，具备出色的多模态任务处理能力，同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比，能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像，是 Mistral Nemo 12B 的升级版，专为多模态推理而设计，不牺牲关键文本处理能力。

构建大型世界模型，感知、生成和与3D世界互动

World Labs 是一家专注于空间智能的公司，致力于构建大型世界模型（Large World Models），以感知、生成和与3D世界进行互动。公司由AI领域的知名科学家、教授、学者和行业领导者共同创立，包括斯坦福大学的Fei-Fei Li教授、密歇根大学的Justin Johnson教授等。他们通过创新的技术和方法，如神经辐射场（NeRF）技术，推动了3D场景重建和新视角合成的发展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投资者的支持，其技术在AI领域具有重要的应用价值和商业潜力。

先进的奖励模型，用于文本分类和偏好判断

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构的先进奖励模型，使用Skywork Reward Data Collection进行训练，该数据集包含80K高质量的偏好对。模型在处理复杂场景中的偏好，包括具有挑战性的偏好对方面表现出色，覆盖数学、编程和安全性等多个领域。截至2024年9月，该模型在RewardBench排行榜上位列第三。

零样本声音转换技术，实现音质与音色的高保真转换。

seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型，能够实现零样本的声音转换，即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色，具有很高的研究和应用价值。